作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种优化算法，它利用温度参数来控制搜索方向的变化，使算法不仅在全局上快速收敛，而且还具有一定的局部优势，即当算法搜索到局部最优时，仍然能逃离陷阱并找到全局最优。该算法由Wales等人于1983年提出，是一个十分有效的近似算法，并且易于实现。
在实际运用中，模拟退火算法可以替代贪心算法、Hill Climbing算法等传统启发式算法，在某些特殊情况下可以得到比其他算法更优的结果。同时，模拟退热算法也被用于研究物理系统的性质，如金属裂变反应中的作用，以及许多复杂系统的求解。
本文首先会对模拟退火算法的基本概念和应用进行介绍。然后，将详细讨论该算法的原理和基本操作流程。最后，通过一些实例来演示如何使用模拟退火算法解决问题。
2.基本概念术语
2.1.算法描述
模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种基于概率统计的数值计算方法，用于寻找最优解。它的主要特点是从一个初态开始，按照一定的概率接受新解，而另一部分新的解可能只得到很低的评估值。随着算法不断迭代，最终进入一个平衡状态，其期望价值与最优解相同。
设函数$f(x)$表示目标函数，$T$表示温度参数，$\Delta E(x)$表示从当前状态$x$到下一状态$y$的准则函数，它是指从当前位置$x$移动到目标位置$y$所需要的能量或距离，用$\Delta E(x)>0$表示从$x$到$y$较好；当前位置$x$与目标位置$y$之间的差距称为$d(x,y)$。则模拟退火算法的主要思路如下